Cum să fii un inginer de învățare automată poate fi plină de satisfacții în 2022?

Machine Learning (ML) a crescut exponențial în ultimul deceniu pentru a deveni cea mai solicitantă tehnologie pentru următoarea generație. ML, luat ca un subset al Inteligenței Artificiale (AI), este folosit pentru a dezvolta sisteme sau algoritmi care pot învăța mai întâi din date, pot descoperi modele și concepte din aceste informații și apoi pot planifica sau lua decizii pe baza acestor învățături.

Astăzi, cercetătorii din întreaga lume folosesc învățarea automată în aplicațiile lor în mai multe verticale, cum ar fi agricultură, bancar, marketing, motoarele de căutare, lingvistică, diagnostic medical etc.

ML este o carieră populară din secolul 21, cu un domeniu de aplicare și un potențial nelimitat pentru generația următoare, deoarece tot mai multe organizații se bazează pe date pentru a-și extinde creșterea. Machine Learning Engineer este un termen asociat cu o carieră profesională în domeniul construcțiilor în acest domeniu. Multe companii folosesc, de asemenea, oameni de știință în învățare automată, ingineri software sau experți în ML în fișele lor de post. Conform Glassdoor , o persoană care lucrează ca inginer de învățare automată în 2022 câștigă în medie 114.000 USD pe an în SUA, cu beneficii suplimentare, bonusuri și multe altele.

Învățarea automată are diferite subseturi, inclusiv rețele neuronale, procesarea limbajului natural (NLP) și învățarea profundă (DL). Multe verticale din industrie folosesc ML în diferite aspecte pentru a-și îmbunătăți perspectivele de afaceri pentru viitor.

Posibilități noi aplicații ML

Machine Learning a deschis cutia Pandorei pentru tehnologii pentru a învăța și a construi modele sofisticate. Iată câteva dintre principalele posibilități care pot avea un impact semnificativ asupra vieții noastre în totalitate:

1. Analiza sentimentelor

Sentimentele sau analiza emoțiilor din aplicațiile bazate pe ML va ajuta la definirea tonului documentului sau a unei recenzii a clienților. Această aplicație de luare a deciziilor va avea capacitatea de a realiza stilul clientului citind recenzia acestuia sau orice formular și oferind predicții pe baza evaluării sale.

Sursă

2. Traducerea limbii

Procesarea limbajului natural (NLP) a progresat, de asemenea, rapid în ultimul deceniu în construirea unei legături de comunicare între limbajul uman și computer. Unele dintre obstacolele cruciale în NLP sunt generarea limbajului natural, recunoașterea vorbirii și înțelegerea progresiei limbajului natural.

Obțineți certificare ML online de la cele mai bune universități din lume - Master, Programe Executive Postuniversitare și Program de Certificat Avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

3. Comportamentul utilizatorului și recomandări—Produse și filme

Modelele bazate pe ML sunt, de asemenea, folosite pentru a studia tendințele în schimbare și comportamentul utilizatorului corespunzător pieței. Recomandarea produselor este printre cele mai de succes aplicații ale ML. În fiecare an, vedem noi modele și schimbări în produse. Aceste modele ML fac sistemul să înțeleagă comportamentul pe baza diferiților parametri, cum ar fi sincronizarea, starea de spirit, sezonierul, alegerea, referința și mulți alții.

4. Diagnostic medical — Asistență medicală

Diagnosticul medical este printre cele mai avantajoase posibilități pentru Machine Learning. Mai mult, ML-AI în domeniul sănătății și-a dovedit succesul în definirea protocolului de tratament, îngrijire personalizată, monitorizare și dezvoltarea medicamentelor. Predicția insuficienței cardiace din rapoartele de examen și descoperirea tiparelor din înregistrările cardiovasculare câștigă popularitate în asistența medicală.

Majoritatea companiilor globale folosesc Machine Learning în arhitectura lor IT în mai multe aspecte: Pinterest pentru a descoperi conținut unic și captivant, Yelp pentru curatarea imaginilor, Rețea neuronală în Google, Căutare vocală Baidu, CRMS extrem de inteligent la Salesforce, Conversie pentru comerț electronic la Edgecase, cronologie organizate la Twitter, Chatbots la Facebook, Netflix pentru recomandarea de filme, Amazon pentru promovarea produselor etc.

Cel mai târziu, Organizația Mondială a Sănătății (OMS) și Institutul de Tehnologie din Massachusetts (MIT) au folosit ML și AI pentru a studia și a răspunde la focarele de Corona pentru a înțelege comportamentul său de răspândire.

Cum a crescut cererea de machine learning în 2022 și după aceea?

Învățarea automată evoluează continuu, deoarece companiile se îndreaptă acum către date și algoritmi pentru a studia informațiile. Aceste modele de studiu sunt foarte semnificative și oferă perspective asupra factorilor cruciali în creșterea afacerii. Piața globală de învățare automată (ML), de la proiecția sa de 8,43 miliarde USD în 2019, va crește cu o rată alarmantă de 39,2% (CAGR) la 117,19 miliarde USD până în 2027.

Dimensiunea și creșterea pieței de învățare automată: sursă

Învățarea automată deschide multe căi de carieră pentru știința datelor, inteligența artificială, arhitectul datelor, cloud computing, învățarea automată ca serviciu (MLaaS), Big Data și la nivel de conducere de top în organizații. Odată cu progresul rapid al învățării profunde în industrii, mai multe companii globale își extind domeniul de aplicare cu soluții bazate pe ML și analiza datelor.

Unele dintre cele mai importante companii multinaționale pentru ML includ IBM, Hewlett Packard (HP), Amazon Web Services (AWS), Google LLC, H2o.AI, Intel Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAS Institute, Baidu și multe altele.

Aplicații în sectoarele de retail, sănătate și comerț electronic

Astăzi, învățarea automată a fost integrată în peste 100 de industrii și nu mai mult. Aceste aspecte ne afectează zilnic viața și ne ușurează capacitățile de luare a deciziilor. Și cu cercetări continue, această tendință ML se va rafina și mai mult pentru a construi modele mai sofisticate pentru viitor.

Cota globală de piață a învățării automate în funcție de industrie în 2019

sursă

1. Comerț cu amănuntul

Utilizarea tehnologiei Machine Learning a crescut semnificativ în industria de retail în ultimii câțiva ani. Platformele online de astăzi au o experiență de utilizator incredibilă cu motoare de recomandare pentru a adăuga mai multă vizibilitate produselor sau serviciilor lor. Căutarea vizuală adaugă mai multă credibilitate pentru a ajunge mai ușor la rezultatele dorite. Utilizatorii pot încărca fără probleme imaginea pentru a-și găsi produsul exact, cum ar fi Google Lens și căutare de imagini, Pinterest Lens Your Look etc.

Odată cu economiile moderne care schimbă comportamentul utilizatorilor, algoritmii de învățare automată ajută companiile în strategiile de stabilire a prețurilor, oferind reduceri și mai multe tehnici de optimizare a costurilor. Sistemele conduse de ML au demonstrat un succes incredibil în a prezice comportamentul clienților și a oferi acestora oferte relevante pentru a obține mai multe conversii pentru companii.

2. Asistență medicală

Învățarea automată a demonstrat un succes remarcabil în industria sănătății. Înregistrarea digitală pe dispozitive inteligente ajută profesioniștii medicali să optimizeze competențele, să standardizeze deciziile și să diagnosticheze elementele canceroase din corpul uman cu mai multă acuratețe și viteză pentru a obține rezultatele dorite. În sistemele de sănătate au apărut diverse modele de date și analize care adaugă mai multă fiabilitate și încredere.

În general, algoritmii bazați pe ML au jucat un rol extraordinar în evaluarea tratamentului bolilor și stabilirea protocoalelor acestora cu planificare pe termen lung; mai multe beneficii au venit din utilizarea combinației ML-AI, inclusiv spitalizare mai mică, prezicerea bolilor cronice, rata mai scăzută a mortalității, analiza neprezentării, readmisii mai scăzute, complicația probabilă a afecțiunilor și așa mai departe.

3. Industrii de comerț electronic

Personalizarea este unul dintre principalele beneficii care au venit odată cu integrarea Machine Learning. Iată rolurile esențiale în care este implicată Machine Learning în ceea ce privește industriile comerțului electronic:

1. Optimizarea căutării pe web cu rezultate inteligente cu indicatori unici.
2. Detectarea fraudelor din sute și mii de tranzacții care au loc în fiecare zi.
3. Recomandări de produse bazate pe istoricul și activitățile de navigare anterioare ale clienților.
4. Campanie țintă specifică cu timp, locație, comportamentul de cheltuieli al utilizatorilor.
5. Crearea de strategii sofisticate de prețuri pentru a obține mai multe conversii
6. Asistența pentru clienți cu chatbot a atins un nivel incredibil.
7. Păstrarea unui echilibru fluid între cerere și ofertă cu planificarea și strategia omnicanal.

Motive pentru a alege Machine Learning în 2022 ca carieră

Deși ML necesită o curbă abruptă de învățare și o îmbunătățire continuă, însoțită de o multitudine de abilități și educație, este o ofertă profitabilă pentru generația tânără de astăzi. Profesioniștii care lucrează ca ingineri ML realizează câștiguri uriașe.

Iată principalele motive pentru a alege Machine Learning Engineer în 2022 și pentru a avea șansa unui viitor strălucit:

1. Alegeri de carieră impecabile și oportunități de creștere cu mai multe afaceri, valorificând ML pentru a-și spori scopul pentru viitor.
2. Învățarea automată, împreună cu știința datelor și inteligența artificială (AI), este considerată tehnologia viitoare care va conduce la creșterea afacerii.
3. Profesioniștii își pot câștiga potențialul cu o carieră în ML.
4. Fiecare industrie folosește acum date pentru a-i ajuta să construiască strategii și să planifice viitorul. Cu Machine Learning, puteți rezolva provocările din viața reală și
5. ML este o curbă continuă de învățare, cu oportunități mai noi care vin pentru mai multe verticale unice ale industriei.

Concluzie

În general, Machine Learning în 2022 este una dintre cele mai pline de satisfacții cariere cu un potențial de neegalat. Întreprinderile de astăzi se îndreaptă spre obținerea unui avantaj competitiv pentru viitor. ML cu deep learning, Data Analytics și avantaj artificial sunt piloni ai următoarei generații. Deci, dacă doriți să fiți liderii de mâine, atunci învățarea automată este alegerea dvs. de a fi unul.

Chiar și situația actuală a pandemiei COVID, o dată în viață, are un impact redus asupra cererii de oportunități de carieră în învățarea automată. În 2022 , locurile de muncă de Inginer de învățare automată se înmulțesc, industriile orientându-și atenția către această tehnologie incredibilă pregătită pentru provocările futuriste. Cu Machine Learning o parte esențială a inteligenței artificiale, vă puteți aștepta ca ML să aducă noi oportunități și să extindă domeniile de cercetare la înălțimi scalabile.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Programul Executive PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și IA, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT -B Statutul de absolvenți și 10 proiecte practice practice.